新能源车电池起火终于有望解决，专家：可用BMS数据提前预测

如今，新能源汽车市场可以说是发展的如火如荼，统计数据显示，今年一季度国内新能源产销分别为165万辆和158.6万辆，同比分别增长27.7%和26.2%，新能源车销量的爆发式增长也带动了动力电池产业的迅猛增长，根据权威机构预测，到2025年动力电池的销量和需求量将达到1120万Gwh。

新能源车虽然具有显著的节能环保特征，但电池作为一种化学储能装置，却依然存在着诸多不确定性，尤其是近年来随着动力电池能量密度屡创新高，正极材料越来越活泼，加之汽车作为一种大宗消费品，一旦出现自燃后果严重，因此电池安全的问题也被放大，甚至影响到了新能源车后续的发展，近年来屡屡出现的新能源车自燃案例，让不少潜在新能源用户不敢买车。

面对用户的顾虑，目前车企除了依靠自身的攻坚，尽量减少电池包的热失控概率以外，也在营销上下足了功夫，比如有的品牌说，自燃已经从自己的字典里抹去了，也有的品牌说，通过针刺试验只是安全的入门标准，但只能说是一定程度上改善了用户对于心中有猛虎的认知，但没有在根本上解决安全这道障碍。

那么，避免电池自燃究竟难在哪里，目前又是否有真正的解决方案呢？

近日，在2023（第二十七届）粤港澳大湾区车展暨新能源汽车博览会开幕之际，2023未来汽车先行者大会也同步举行，会上多名新能源汽车产业和行业的专家分享了自己独家的观点并进行了讨论，其中在动力电池产业新赛道探索论坛中，北京理工大学深圳汽车研究院首席科学家姜久春就分享了自己的最新研究成果，他表示，目前动力电池自燃的问题已经有望通过“车、云、地”数据结合的方式完美解决。

姜久春表示，目前汽车电池的安全以及两轮车的安全仍然存在很大的问题，内短路演化占电池起火原因的20%，还有80%是未知起火原因的，到目前为止仍然没有办法在实验室重复的复现电动汽车运行中起火的事故，大数据算法可以解决一部分问题，但不能完全解决。

姜久春认为，想做电池安全预警，如何做电池状态评估是最重要的，目前动力电池虽然故障率极低但依然有故障率，生产制造工艺上，如果能够达到十亿分之一，就可以达到PACK100个电池串起来到百万分之一（满足需要），但电池在正常老化过程中也有差异，电化学体系一定是有衰减的不可避免，衰减不可能完全一致，这个时候差异就体现出来了，电池会走向另外一条衰减的路，可能远远偏离这个衰退轨迹。

针对这些问题，姜久春给出的解决方案是将“车、云、地”结合起来，车端在BMS或是边缘计算对电池的状态做评估，可以用电池的高频数据，BMS的采样数据可以计算，克服云端大数据频率低的问题，同时降低了上传的数据量。

“我们的做法和常规的做法不太一样，除了选择能量密度SOC做的参数，我们还选了正负极材料和锂离子损失作为参数，3+3的体系。长期来看，我们可以判断电池的异常老化，中期内短路演化，还有一个是严重内短路，小时级、分钟级的，到目前为止仍然没有什么好的办法，我们用了信号分析的方法，也是解决了一部分的问题，大概能识别出70%。我们采集的数据，经过预处理做一些算法，最后我们可以得到突发严重内短路和渐变性引发单体间的变化。”

据姜久春介绍，这种预测方法可以实现通过变化率识别微短路，从而提前判断出电池的异常，对于新能源车维修的维护有指导意义，但依然存在一些问题。

“50%以上的热失控车辆仅仅热失控几分钟电压跌落和温度升高，这里有两个问题：一是电池没有征兆；二是有的数据是单体电压和温度，结果来看，解决热失控上是没有用的数据。还是有很多电芯没有任何症状。有两个办法，要么增加传感器类型，电池上再增加一些传感器，看能不能解决电池热失控预警问题”

“比如说增加温度传感器还解决不了怎么办？可以增加逃生时间，现在采样点不够密，每个电芯有采样稍微更好一些。通过是检测内短路熔断的现象，内短路确实有波动，对BMS、AIZ来说，有的时候做滤波的时候就滤掉了，需要高频数据做这件事情。”